一种极化熵结合混合GEV模型的全极化SAR潮间带区域地物分类方法

该文提出了一种可用于全极化SAR的潮间带区域地物分类的方法。首先针对潮间带的特点对4种典型极化特征进行分析和筛选,得到一组最适合描述潮间带区域的多极化特征：极化熵（Polarimetric entropy）和反熵（Anisotropy）。然后基于对潮间带区域极化熵图像的散射特性分析和极值理论,利用广义极值分布（Generalized Extreme Value,GEV）描述其统计特性。在此基础上,提出了一种基于GEV混合模型的EM算法实现对潮间带地物分类的方法。最后,基于上海崇明东滩潮间带的Radarsat-2全极化数据进行了实验,实验结果证明了方法的有效性。...

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Published in雷达学报 Vol. 6; no. 5; pp. 554 - 563
Main Author 折小强;仇晓兰;雷斌;张薇;卢晓军
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 中国科学院电子学研究所 北京 100190%民政部卫星减灾应用中心 北京100124%中国国际工程咨询公司 北京 100048 2017
中国科学院电子学研究所 北京 100190
中国科学院空间信息与应用系统重点实验室 北京100190
中国科学院大学 北京 100190%中国科学院空间信息与应用系统重点实验室 北京100190
Subjects
合成孔径雷达（SAR）
多极化特征
广义极值分布（GEV）
有限混合模型
潮间带地物分类
广义极值分布(GEV)
合成孔径雷达(SAR)
多极化特征
潮间带地物分类
有限混合模型
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ISSN2095-283X
DOI10.12000/JR16149

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Summary:该文提出了一种可用于全极化SAR的潮间带区域地物分类的方法。首先针对潮间带的特点对4种典型极化特征进行分析和筛选,得到一组最适合描述潮间带区域的多极化特征：极化熵（Polarimetric entropy）和反熵（Anisotropy）。然后基于对潮间带区域极化熵图像的散射特性分析和极值理论,利用广义极值分布（Generalized Extreme Value,GEV）描述其统计特性。在此基础上,提出了一种基于GEV混合模型的EM算法实现对潮间带地物分类的方法。最后,基于上海崇明东滩潮间带的Radarsat-2全极化数据进行了实验,实验结果证明了方法的有效性。
Bibliography:10-1030/TN
This paper proposes a classification method for the intertidal area using quad-polarimetric synthetic aperture radar data. In this paper, a systematic comparison of four well-known multipolarization features is provided so that appropriate features can be selected based on the characteristics of the intertidal area.Analysis result shows that the two most powerful multipolarization features are polarimetric entropy and anisotropy. Furthermore, through our detailed analysis of the scattering mechanisms of the polarimetric entropy, the Generalized Extreme Value（GEV） distribution is employed to describe the statistical characteristics of the intertidal area based on the extreme value theory. Consequently, a new classification method is proposed by combining the GEV Mixture Models and the EM algorithm. Finally, experiments are performed on the Radarsat-2 quad-polarization data of the Dongtan intertidal area, Shanghai, to validate our method.
Synthetic Aperture Radar （SAR）; Multi-polarization features; Gen
ISSN:2095-283X
DOI:10.12000/JR16149